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基于动态邻域的差分演化算法研究

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第1章 绪论第11-33页
    1.1 课题背景和研究目的及意义第11-13页
        1.1.1 课题背景第11-12页
        1.1.2 研究目的及意义第12-13页
    1.2 差分演化算法的研究现状第13-22页
        1.2.1 差分演化算法简介第13-19页
        1.2.2 差分演化算法的研究现状第19-22页
    1.3 基于邻域信息的差分演化算法研究现状第22-28页
        1.3.1 对邻域信息的利用第23-24页
        1.3.2 粗粒度和细粒度拓扑第24-27页
        1.3.3 动态邻域第27-28页
    1.4 本文的主要内容第28-33页
第2章 基于随机分组的动态邻域策略第33-49页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 基于随机分组的动态邻域的差分演化算法第34-37页
        2.2.1 算法总体框架第34-35页
        2.2.2 算法具体实例第35-37页
    2.3 实验设置及性能测试第37-42页
        2.3.1 实验测试集与评价标准第37-38页
        2.3.2 实验参数设置第38页
        2.3.3 性能测试第38-42页
    2.4 进一步讨论分析第42-47页
        2.4.1 算法实例对比第42-43页
        2.4.2 对比静态邻域差分演化算法第43-44页
        2.4.3 对比基于个体排序的差分演化算法第44-47页
        2.4.4 对算法参数的研究第47页
    2.5 本章小结第47-49页
第3章 基于自适应邻域大小的动态邻域策略第49-77页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 基于自适应邻域大小的动态邻域差分演化算法第50-55页
        3.2.1 算法框架结构第50-52页
        3.2.2 算法具体实例第52-55页
    3.3 实验设置及性能测试第55-66页
        3.3.1 测试函数第55页
        3.3.2 参数设置第55-56页
        3.3.3 性能测试第56-66页
    3.4 进一步对比分析第66-75页
        3.4.1 算法实例对比第66-69页
        3.4.2 对比其它演化算法第69-74页
        3.4.3 对比固定大小邻域的差分演化算法第74-75页
    3.5 本章小结第75-77页
第4章 基于自适应策略选择多拓扑的动态邻域策略第77-101页
    4.1 引言第77-78页
    4.2 基于自适应策略选择多拓扑的动态邻域差分演化算法第78-83页
        4.2.1 算法框架结构第78-79页
        4.2.2 算法具体实例第79-83页
    4.3 实验设置及性能测试第83-90页
        4.3.1 实验测试函数第83-84页
        4.3.2 实验参数设置第84-85页
        4.3.3 算法实例对比第85-87页
        4.3.4 性能测试第87-90页
    4.4 进一步对比分析第90-100页
        4.4.1 多个算法版本对比第90-96页
        4.4.2 对比单邻域差分演化算法第96-97页
        4.4.3 研究不同选择算子对算法的影响第97-98页
        4.4.4 研究不同邻域参数对算法的影响第98-100页
    4.5 本章小结第100-101页
第5章 基于个体依赖多拓扑的动态邻域策略第101-129页
    5.1 引言第101-102页
    5.2 基于个体依赖多拓扑的动态邻域差分演化算法第102-108页
        5.2.1 构建种群拓扑集第103-104页
        5.2.2 基于个体依赖的选择算子第104-106页
        5.2.3 基于邻域的变异策略第106页
        5.2.4 算法整体框架第106-108页
    5.3 实验设置及性能测试第108-115页
        5.3.1 测试函数第108页
        5.3.2 参数设置第108-109页
        5.3.3 性能测试第109-115页
    5.4 进一步对比分析第115-128页
        5.4.1 对比其他高级演化算法第115-120页
        5.4.2 对比单拓扑差分演化算法第120-123页
        5.4.3 研究不同拓扑组合对算法的影响第123-124页
        5.4.4 研究不同自适应算子对算法的影响第124-125页
        5.4.5 研究不同参数组合对算法的影响第125-128页
    5.5 本章小结第128-129页
第6章 四种动态邻域策略的对比分析第129-139页
    6.1 引言第129页
    6.2 复杂度对比第129-131页
    6.3 优化性能对比第131-137页
    6.4 本章小结第137-139页
第7章 总结与展望第139-143页
    7.1 本文总结第139-140页
    7.2 未来工作展望第140-143页
参考文献第143-151页
致谢第151-153页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第153-155页

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